泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-laihoimanhyman
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 生物统计, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征和生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号、登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行初步的清洗和整理，适合用于预测建模。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘、机器学习等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于社会学、历史学、统计学等领域的学术研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的生存概率和风险因素。
决策支持：支持灾难应对、救援策略等方面的决策制定，帮助优化资源分配和提高救援效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户了解灾难事件中的生存规律。
